Un nuevo estudio, publicado en la revista Celúla, Desarrolla inteligencia artificial (IA) diseñando moléculas sintéticas capaces de controlar la expresión génica en mamíferos sanos.
El equipo del Centro de Regulación Genómica (CRG) ha llevado a cabo un proyecto de investigación que genera secuencias reguladoras de ADN que no están presentes en la naturaleza. De un modelo de IA puedes Pide la interfaz Eso crea fragmentos de ADN sintéticos con criterios personalizados como: “Activa este gen en células madre que se convertirán en glóbulos rojos, pero no en plaquetas”, señalan los autores.
A continuación, el modelo predecir La combinación de letras de ADN (A, T, C, G) necesaria para los patrones de expresión génica deseados en tipos de células específicas. Por lo tanto, los investigadores pueden usar esta información para sintetizar químicamente fragmentos de ADN de aproximadamente 250 letras y agregarlas a un virus para entregarla dentro de las células.
Desde un modelo de IA, puede preguntarle a la interfaz que crea fragmentos de ADN sintéticos con criterios personalizados
Para verificar su efectividad, los investigadores le pidieron a la IA que diseñara fragmentos sintéticos que activen un gen que codifica una proteína fluorescente en algunas células y, por lo tanto, dejará el Patrones de expresión génica inalterado en otros tipos.
El aprendizaje automático de esta tecnología creó estos fragmentos desde cero y los investigadores los insertaron en Células de ratón de sangredonde el ADN sintético se fusionó con el genoma en lugares aleatorios. El resultado obtenido fue exactamente el deseado y esperado.
Posible aplicación en terapias génicas
Según los científicos, el estudio podría ayudar a desarrollar nuevos Terapias genéricas que aumentan o reducen la actividad de algunos genes. Además, facilita el camino a las nuevas estrategias para ajustar las combinaciones de ADN de un paciente y hacer que los tratamientos sean más efectivos y reducir los efectos secundarios.
“Las aplicaciones potenciales son enormes. Es como escribir software, pero para biología. Proporciona nuevas formas de instruir a una celda y guiar la forma en que se desarrollan y se comportan con una precisión sin precedentes ”, dice Robert FrömelPrimer autor del estudio que llevó a cabo el trabajo en el CRG.
Es como escribir software biológico, proporciona nuevas formas de instruir una celda y guiar la forma en que se desarrollan y se comportan con una precisión sin precedentes.
Obert Frömel, primer autor del estudio (CRG)
Hito en biología generativa
El estudio marca un hito en el campo de la biología generativa. Hasta la fecha, los avances en este campo se habían centrado en el diseño de proteínas para crear enzimas y anticuerpos. Sin embargo, muchas enfermedades humanas se derivan de una expresión génica defectuosa que es específica del tipo de célula, para lo cual es posible que nunca haya la proteína perfecta para un fármaco potencial.
Según Since Lars VeltenJefe de grupo en el CRG, “El objetivo de este trabajo es comprender la ‘gramática’ del ADN potenciador, es decir, cómo funciona y regula la expresión genética”. Los resultados se han obtenido usando células sanguíneas de ratón y “si se usan en organismos vivos en el futuro, necesitaríamos estudios de seguridad a corto plazo en animales”, aclara.
Hemos creado una IA que nos ayuda a comprender y elaborar las frases cortas de ADN, un paso que algún día podría hacer que las terapias genéticas sean más seguras y precisas y precisas
Lars Velten, líder de grupo en el CRG
Con respecto a los problemas BioéticaEl Co -Author agrega: “No reescribimos genomas completos. Hemos creado una IA que nos ayuda a comprender y elaborar las frases cortas de ADN, un paso de conocimiento de que algún día podría hacer que las terapias genéticas sean más seguras y precisas”.
-“El modelo sugiere diseños de ADN, pero una rigurosa validación de laboratorio decide cuáles avanzan. Además, agregamos elementos de control Solo las células no reproductivas (somáticas), por lo que ningún cambio va a las generaciones futuras ”, aclara.
Enormes volúmenes de datos biológicos
La expresión génica está controlada por elementos reguladores tales como fragmentos de ADN potenciadores y pequeños que activan o desactivan genes. Para corregir la expresión génica defectuosa, la IA puede ayudar a diseñar potenciadores ultraelelectivos que no existen en la naturaleza y crean terapias sin efectos no deseados en las células sanas.
Desarrollo Esta tecnología de aprendizaje automático requiere una gran cantidad de datos de alta calidad, pero en el caso de los potenciadores hay un registro escaso. Por esa razón, los investigadores crearon grandes volúmenes de datos biológicos para construir su modelo de IA.
A través de miles de experimentos con modelos de laboratorio de entrenamiento en sangre humana, tanto los potenciales como los factores de transcripción, se estudian proteínas que también intervienen en el control de la expresión génica.
“Para crear un modelo de lenguaje para la biología, debemos entender el lenguaje que hablan las células. descifrar Estas reglas gramaticales para potenciarios y, por lo tanto, ser capaces de crear palabras y frases completamente nuevas ”, explica Velten.
La biblioteca potenciadora más grande
Hasta ahora, los potenciarios y los factores de transcripción se han estudiado utilizando líneas de cáncer celular porque es más fácil trabajar con ellos. Por otro lado, los autores de esta investigación Estudiaron células sanas Porque es más representativo de la biología humana. Su trabajo ayudó a descubrir mecanismos sutiles que dan forma a nuestro sistema inmunitario y la producción de células sanguíneas.
Durante cinco años, el equipo creó la biblioteca más grande de potenciadores sintéticos en células sanguíneas, con más de 64,000 secuencias diseñadas
Durante cinco años, el equipo diseñó más de 64,000 potenciadores sintéticos, cada uno meticulosamente construido para demostrar su interacción con los sitios de la Unión para 38 factores de transcripción diferentes. Es la biblioteca más grande de potenciadores sintéticos construidos en células sanguíneas hasta la fecha.
Una vez insertado en celdasEl equipo midió la actividad de cada potenciador sintético en siete etapas del desarrollo de células sanguíneas. Con este método descubrieron que muchos potenciadores activan genes en un tipo de célula, pero reprimen la actividad del gen en otro.
La mayoría de los potenciadores funcionan como el volumen de una radio que aumenta o disminuye la actividad génica, mientras que otros actúan como interruptor Encendido o apagado. Los autores del estudio lo llaman ‘sinergia negativa’.
La mayoría de los potenciadores funcionan como el volumen de una radio que aumenta o disminuye la actividad de los genes, mientras que otros actúan como interrupciones de encendido o apagado
Los datos de los experimentos fueron cruciales para establecer los principios de diseño del modelo de Aprendizaje automático. Una vez que el modelo tuvo suficientes mediciones sobre cómo cada potenciador sintético cambió la actividad génica en células reales, esto podría predecir nuevos códigos de ADN.
El estudio fue diseñado como un Proyecto piloto Para determinar si la tecnología funcionaría antes de comenzar una investigación a mayor escala. Esta es solo la punta del iceberg, ya que tanto los humanos como los ratones tienen aproximadamente 1,600 factores de transcripción responsables de regular sus genomas.
Referencia:
Frömel, R. Et. Alabama. “” Celúla (2025)
